基于復(fù)合語言的不確定多準(zhǔn)則決策方法研究.pdf

1、現(xiàn)實的大量決策問題常常具有信息的不完備和不確定性，基于語言信息的決策方法具有直觀的解釋性而成為一種常見的決策方法，采用模糊語言形式的偏好信息對決策者的行為刻畫更加符合事物的客觀本質(zhì)，更能體現(xiàn)決策者的主觀偏好。當(dāng)決策者猶豫于多個可能的語言取值的情況下，傳統(tǒng)的運用單個語言值和預(yù)先設(shè)定的術(shù)語會限制專家們精確的表達(dá)個人偏好，采用豐富的語言表達(dá)比傳統(tǒng)的運用單個語言值能夠更加精確的表達(dá)個人偏好。基于此，本文提出一個更能表達(dá)專家真實思想的表達(dá)方法即復(fù)

2、合語言表達(dá)方法，并將其應(yīng)用于多目標(biāo)決策和群決策模型中。
　　本文的主要工作包括:
　　(1)在比較語言表達(dá)基礎(chǔ)上提出了復(fù)合語言表達(dá)方法，不僅提供了一種比單一語言值更加豐富的表達(dá)，而且由于這種表達(dá)是基于上下文無關(guān)的文法，更具靈活性，也更加符合實際，為不確定情況下的多準(zhǔn)則決策提供了一個新的語言表達(dá)方法。
　　(2)當(dāng)面對多屬性決策問題時，根據(jù)上下文無關(guān)文法將比較語言表達(dá)轉(zhuǎn)換為猶豫模糊語言術(shù)語集（HFLTS），并應(yīng)用有序加權(quán)

3、算子(OWA)計算出由梯形隸屬函數(shù)表示的模糊語言術(shù)語集的模糊包絡(luò)，有效地簡化了基于HFLTS的詞計算過程，最后應(yīng)用逼近理想解排序(TOPSIS)方法進(jìn)行決策排序得到了一個新的基于梯形模糊隸屬函數(shù)的復(fù)合語言多屬性決策模型。
　　(3)將復(fù)合語言應(yīng)用到群決策模型中，由于客觀事物的復(fù)雜性以及決策者們的知識經(jīng)驗、判斷能力等的不同，導(dǎo)致決策群體無法獲得精確的個體偏好信息。當(dāng)面對有限方案的多目標(biāo)決策問題時，集合不同專家的知識能較好地保證決策結(jié)